黃晶 李銳海 王頌 張海鵬 李昊 張貴峰 趙林杰 黎振宇

摘 要：利用太陽能發(fā)電是降低碳排放，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的有效途徑之一。太陽輻射受氣象因素影響明顯，利用氣象數(shù)據(jù)和相關(guān)方法對(duì)太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)是提高新型電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的重要手段。闡述了太陽輻射預(yù)報(bào)方法的分類，主要介紹了4種不同預(yù)報(bào)方法的基本預(yù)報(bào)原理及應(yīng)用進(jìn)展，并總結(jié)了各種預(yù)報(bào)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。在實(shí)際預(yù)報(bào)過程中，需要綜合考慮各種預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)時(shí)效和優(yōu)、缺點(diǎn)，結(jié)合自身的預(yù)報(bào)需求，選取最為合適的方法對(duì)太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)。以期為氣象行業(yè)及新能源行業(yè)從業(yè)者進(jìn)行相關(guān)研究和開展業(yè)務(wù)提供參考。

關(guān)鍵詞：太陽輻射預(yù)報(bào)；氣象大數(shù)據(jù)；數(shù)值天氣預(yù)報(bào)；云圖；機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TM615 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0? 引言

不斷增長(zhǎng)的碳排放量引起的氣候變化是人類面臨的全球性問題，氣候變化導(dǎo)致的極端天氣事件增加、海平面上升、凍土融化等異常現(xiàn)象對(duì)人類生存環(huán)境及地球安全等多方面構(gòu)成了極大威脅[1-2]。化石能源消耗是碳排放的主要來源之一，而電力是中國(guó)能源系統(tǒng)中的重要一環(huán)，也是中國(guó)碳排放中占比最大的單一行業(yè)之一。中國(guó)風(fēng)能、太陽能等可再生能源豐富，開發(fā)潛力巨大。建設(shè)以風(fēng)電、太陽能發(fā)電等新能源為主的新型電力系統(tǒng)，是中國(guó)落實(shí)國(guó)家戰(zhàn)略部署，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的重要手段。在可再生能源中，太陽能被認(rèn)為是最有希望大規(guī)模發(fā)電并網(wǎng)的清潔的可再生能源之一。

太陽輻射在到達(dá)地面被利用前會(huì)穿過大氣層，大氣中的云、水汽、氣溶膠等氣象要素的變化會(huì)對(duì)入射的太陽輻射產(chǎn)生非常大的影響[3]，比如局地云的變化會(huì)通過反射、散射等過程使當(dāng)?shù)靥栞椛浒l(fā)生變化。因此，受到氣象要素影響而到達(dá)地面的太陽輻射具有高波動(dòng)性的特點(diǎn)[4]。利用氣象數(shù)據(jù)和相關(guān)方法對(duì)到達(dá)地面的太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)是預(yù)估光伏發(fā)電能力的第一步，也是最重要的一步。根據(jù)現(xiàn)有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，光伏陣列的輸出功率與光伏陣列斜面接收的總太陽輻照度有密切關(guān)系，而光伏陣列斜面接收的總太陽輻照度受到達(dá)地面的太陽輻射的影響，因此預(yù)報(bào)太陽輻射是預(yù)測(cè)光伏發(fā)電輸出功率必不可少的一環(huán)[5]。本文梳理了國(guó)內(nèi)外的太陽輻射預(yù)報(bào)方法，對(duì)基于氣象大數(shù)據(jù)、基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式、基于云圖，以及混合模型預(yù)報(bào)方法的主要預(yù)報(bào)思路、優(yōu)缺點(diǎn)、關(guān)鍵步驟及應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行總結(jié)和歸納。

1? 基于氣象大數(shù)據(jù)的太陽輻射預(yù)報(bào)方法

本文提到的氣象大數(shù)據(jù)主要是指海量的歷史氣象實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)可以來自不同的觀測(cè)設(shè)備。隨著氣象科學(xué)的發(fā)展和觀測(cè)設(shè)備的更新?lián)Q代，采集實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)的氣象站點(diǎn)遍布全球，僅在中國(guó)就有5萬個(gè)以上的地面自動(dòng)觀測(cè)站，而觀測(cè)范圍可從幾千米的高空到地面，部分氣象要素觀測(cè)的時(shí)間間隔可達(dá)到分鐘級(jí)別。時(shí)間和空間的高分辨率，使氣象大數(shù)據(jù)的量級(jí)已經(jīng)達(dá)到了PB級(jí)別。下文主要從傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法兩方面闡述基于氣象大數(shù)據(jù)的太陽輻射預(yù)報(bào)方法。

1.1? 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法

氣象要素在某個(gè)時(shí)刻的變化與其前期的變化有關(guān)，即氣象要素時(shí)間序列在短滯后的時(shí)間內(nèi)，仍有較高的自相關(guān)性。到達(dá)地面的太陽輻射受到氣象要素的影響也具有這樣的特性，利用這種特性，可以建立統(tǒng)計(jì)模型來模擬太陽輻射隨時(shí)間的變化規(guī)律并進(jìn)行預(yù)報(bào)，這種預(yù)報(bào)方法稱為傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算方法簡(jiǎn)便，占用計(jì)算資源少；缺點(diǎn)在于對(duì)非線性較強(qiáng)的時(shí)間序列預(yù)報(bào)能力有限。

常用于太陽輻射預(yù)報(bào)的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法有自回歸模型、滑動(dòng)平均模型、自回歸滑動(dòng)平均模型，以及包含多種統(tǒng)計(jì)方法的組合模型等。Reikard[6]比較了自回歸累計(jì)滑動(dòng)平均模型、轉(zhuǎn)換函數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混合方法這幾種方法對(duì)不同情況下太陽輻射的預(yù)報(bào)，結(jié)果顯示：自回歸累計(jì)滑動(dòng)平均模型在預(yù)報(bào)未來24 h的太陽輻射時(shí)表現(xiàn)最好，其能比其他方法更有效地捕捉太陽輻射日循環(huán)的變化特征。David等[7]將兩種統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型結(jié)合，構(gòu)建了ARMA-GARCH預(yù)報(bào)模型，該模型與機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)報(bào)模型都可以準(zhǔn)確預(yù)報(bào)太陽輻射，但ARMA-GARCH預(yù)報(bào)模型具有使用簡(jiǎn)便、計(jì)算成本低的優(yōu)勢(shì)。

1.2? 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

相比于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以更好地處理非線性較強(qiáng)、數(shù)據(jù)關(guān)系較為復(fù)雜及不完整的數(shù)據(jù)。太陽輻射具有較強(qiáng)的非線性變化，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)既可以對(duì)氣象大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，也可以用于太陽輻射預(yù)報(bào)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)非線性較強(qiáng)的太陽輻射時(shí)間序列擬合效果較好；缺點(diǎn)在于需要大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，并存在過擬合現(xiàn)象。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是眾多機(jī)器學(xué)習(xí)方法中最常用于太陽輻射預(yù)報(bào)的方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、1個(gè)或多個(gè)隱藏層、輸出層組成。輸入層輸入的數(shù)據(jù)包括氣象、地理信息等；隱藏層由多個(gè)非線性處理單元（神經(jīng)元）組成，其主要功能是計(jì)算和處理由輸入層輸入的數(shù)據(jù)；輸出層接收分析得到的結(jié)果，并進(jìn)行輸出。Mellit等[8]將氣溫和太陽輻射數(shù)據(jù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)報(bào)未來24 h的太陽輻射，該方法的預(yù)報(bào)結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)超過0.94。Kemmoku等[9]提出了多階段人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于太陽輻射預(yù)報(bào)，每個(gè)階段均利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣象要素場(chǎng)進(jìn)行預(yù)報(bào)并作為下一階段的輸入場(chǎng)，該方法預(yù)報(bào)的平均誤差比單階段人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降低了約10%。一些研究強(qiáng)調(diào)了氣象要素在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)太陽輻射中的重要性。Sfetsos等[10]的研究表明：利用更多的氣象參數(shù)，可以提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)太陽輻射的預(yù)報(bào)能力。Pedro等[11]發(fā)現(xiàn)微氣候條件對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型最優(yōu)參數(shù)的選擇具有很大影響，不同微氣候條件下，影響預(yù)報(bào)模型準(zhǔn)確率的氣象參數(shù)有所差異。

除人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法外，其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法也常用于太陽輻射預(yù)報(bào)中。Belaid等[12]基于大氣溫度數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)方法構(gòu)建了太陽輻射預(yù)報(bào)模型，結(jié)果表明：相比于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，支持向量機(jī)方法的主要優(yōu)勢(shì)是輸入較少的參數(shù)就能獲得較高的預(yù)報(bào)精度。Mellit等[13]利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)效果與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相當(dāng)，但計(jì)算速度比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更快；此外，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可用于填補(bǔ)氣象數(shù)據(jù)庫中缺失的數(shù)據(jù)。

2? 基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的太陽輻射預(yù)報(bào)方法

數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式是指在一定的初始值和邊界條件下，通過數(shù)值計(jì)算，求解描寫天氣演變的大氣運(yùn)動(dòng)方程組，并將方程組由當(dāng)前的大氣狀態(tài)向前積分，從而預(yù)報(bào)未來一定時(shí)段大氣運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的方法[14]。其不僅可以用于常規(guī)氣象要素的預(yù)報(bào)，也可以通過輸出太陽輻照度數(shù)據(jù)對(duì)太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的優(yōu)點(diǎn)在于預(yù)報(bào)時(shí)效較長(zhǎng)，最多可預(yù)報(bào)未來15天的太陽輻射，適用多種應(yīng)用場(chǎng)景；缺點(diǎn)在于計(jì)算量大，占用計(jì)算資源較多，且對(duì)初始場(chǎng)質(zhì)量要求高。

2.1? 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的特點(diǎn)

下文從數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的關(guān)鍵步驟及其輸出結(jié)果后的處理訂正方面對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的特點(diǎn)進(jìn)行介紹。

2.1.1? 關(guān)鍵步驟

氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)存在來源不同、時(shí)空分布差異大、誤差不一致等問題，并不能直接用于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的初始場(chǎng)。將不同源的氣象觀測(cè)資料進(jìn)行整合，為數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式提供質(zhì)量更高的初始場(chǎng)，這一過程稱為資料同化[15]。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式中，云模擬的準(zhǔn)確性對(duì)太陽輻射的預(yù)報(bào)起著至關(guān)重要的作用，將高質(zhì)量的云數(shù)據(jù)同化到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)是提高太陽輻射預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的關(guān)鍵手段。一些學(xué)者盡可能收集云的觀測(cè)資料，嘗試將云數(shù)據(jù)同化到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)中，結(jié)果表明：云數(shù)據(jù)的同化可在一定程度上減小模式模擬的誤差，提高太陽輻射預(yù)報(bào)的精度[16-18]。

受數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式分辨率的限制，該模式下的網(wǎng)格無法分辨一些小尺度天氣系統(tǒng)或物理過程，因此采用經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)的物理過程參數(shù)化方案來表示這些小尺度天氣系統(tǒng)或物理過程。不同的參數(shù)化方案采用的假設(shè)及側(cè)重點(diǎn)均有所不同，選取合適的物理過程參數(shù)化方案對(duì)太陽輻射的預(yù)報(bào)也很重要。Chen等[19]選用多種輻射參數(shù)化方案進(jìn)行太陽輻射模擬，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：不同的輻射參數(shù)化方案的模擬結(jié)果差別很大。Sosa-Tinoco等[20]將利用7種不同積云參數(shù)化方案得到的模擬結(jié)果與觀測(cè)的太陽輻射進(jìn)行對(duì)比，挑選出了最適合墨西哥索諾拉州南部地區(qū)太陽輻射模擬的積云參數(shù)化方案。

2.1.2? 輸出結(jié)果后的處理訂正

數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)結(jié)果存在固有的偏差，這種特性也表現(xiàn)在太陽輻射的預(yù)報(bào)方面。例如老一代的第5代中尺度（MM5）模式預(yù)報(bào)得到的太陽輻射較觀測(cè)得到的結(jié)果偏低[21-22]；天氣預(yù)報(bào)（weather research and forecasting，WRF） 模式是由美國(guó)多家科研和業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)共同開發(fā)的新一代區(qū)域中尺度天氣預(yù)報(bào)模式，由于該模式對(duì)云量的模擬較觀測(cè)得到的結(jié)果偏少，導(dǎo)致其預(yù)報(bào)的太陽輻射較觀測(cè)數(shù)據(jù)偏高[23-24]。

尋找數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式得到的太陽輻射結(jié)果與觀測(cè)資料之間的關(guān)系，并對(duì)預(yù)報(bào)模式輸出結(jié)果進(jìn)行訂正的方法，稱為模式輸出統(tǒng)計(jì)（MOS） 方法。MOS方法可在一定程度上訂正數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式得到的太陽輻射結(jié)果的偏差，并考慮了局地的氣候特征，提高了太陽輻射預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率[25-26]。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法常用于MOS訂正模型的構(gòu)建。Verzijlbergh等[27]利用逐步回歸的方法對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式輸出結(jié)果建立MOS訂正模型，結(jié)果表明：MOS訂正模型訂正后的太陽輻射預(yù)報(bào)誤差比未訂正時(shí)的太陽輻射預(yù)報(bào)誤差降低了15%左右。Diagne等[28]利用卡爾曼濾波器對(duì)WRF模式輸出的太陽輻射進(jìn)行后處理，這種MOS訂正模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率與單純的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式相比有了顯著提高。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也用于建立MOS訂正模型。Marquez等[29]將云量、降水概率、氣溫作為訂正因子，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立MOS訂正模型，減小了太陽輻射預(yù)報(bào)的誤差。Huva等 [30]利用隨機(jī)森林方法在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)結(jié)果的基礎(chǔ)上建立MOS訂正模型，這種方法預(yù)報(bào)得到的太陽輻射結(jié)果均方根誤差比單純的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式有顯著降低。

2.2? WRF-Solar模式

為了更好地預(yù)報(bào)太陽輻射，一種基于WRF模式框架的專門用于太陽輻射預(yù)報(bào)的模式WRF-Solar模式被開發(fā)[31]，其主要有以下優(yōu)勢(shì)：1）WRF-Solar模式考慮了云-氣溶膠-太陽輻射之間的相互作用，其考慮了氣溶膠對(duì)太陽輻射的吸收和散射（氣溶膠的直接效應(yīng)）的時(shí)空變化[32]，可以將觀測(cè)到的高頻變化的氣溶膠光學(xué)特征值輸入WRF-Solar模式中。氣溶膠與云之間也存在相互作用（氣溶膠的間接效應(yīng)），會(huì)改變?cè)频姆凑章屎蜕罚M(jìn)而影響太陽輻射，WRF-Solar模式中也考慮了氣溶膠的間接效應(yīng)[33]。2） WRF-Solar模式中的淺層積云參數(shù)化方案考慮了無法識(shí)別的次網(wǎng)格尺度云對(duì)短波輻射的影響[34]。3）WRF-Solar模式更能滿足工業(yè)界對(duì)太陽輻射預(yù)報(bào)的需求。相比于大氣化學(xué)模式（例如WRF-Chem），WRF-Solar模式中云-氣溶膠-太陽輻射之間相互作用過程的表達(dá)相對(duì)簡(jiǎn)化，節(jié)省了計(jì)算成本和時(shí)間，更符合工業(yè)界的需求。WRF-Solar模式不僅能輸出總太陽輻射，還能輸出太陽的直接輻射與散射輻射，滿足了工業(yè)界某些技術(shù)的應(yīng)用需要。WRF-Solar還提供了一種快速輻射傳輸算法，能以更高的頻率輸出太陽輻射的預(yù)報(bào)結(jié)果，以滿足工業(yè)界對(duì)于太陽輻射預(yù)報(bào)的高頻輸出需求[35]。

基于以上改進(jìn)，WRF-Solar模式對(duì)太陽輻射的預(yù)報(bào)能力有了較為明顯的提升。WRF模式對(duì)太陽輻射預(yù)報(bào)的固有偏差在WRF-Solar模式中得到了一定程度的減小[31]。Jiménez等[36]發(fā)現(xiàn)WRF-Solar模式可以顯著降低美國(guó)地區(qū)太陽輻射模擬的誤差。Kim等[37]基于WRF-Solar模式開發(fā)了太陽能集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，考慮了每個(gè)集合成員預(yù)報(bào)的不確定性，提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。

3? 基于云圖的太陽輻射預(yù)報(bào)方法

云圖是反映天空中云的尺度、結(jié)構(gòu)、分布等特征的圖像，基于云圖圖像序列，通過一定的算法獲取云運(yùn)動(dòng)矢量，包括云位移的大小和方向，將云運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行外推，可以計(jì)算出未來一段時(shí)間內(nèi)云的運(yùn)動(dòng)情況及某一區(qū)域內(nèi)云量的大小，進(jìn)而可以對(duì)該區(qū)域內(nèi)的太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)[38]?；谠茍D的太陽輻射預(yù)報(bào)方法的關(guān)鍵在于如何計(jì)算云運(yùn)動(dòng)矢量，最常用的是利用最大交叉相關(guān)法從連續(xù)云圖中計(jì)算出選定要素的位移向量[39]。此種預(yù)報(bào)方法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠觀測(cè)到尺度較小的云，對(duì)局地太陽輻射的預(yù)報(bào)效果較好；缺點(diǎn)在于預(yù)報(bào)時(shí)效較短，且對(duì)非線性較強(qiáng)的過程的預(yù)報(bào)能力有限。

3.1? 基于衛(wèi)星云圖

利用衛(wèi)星云圖可以識(shí)別云的變化特征，尤其是對(duì)于沙漠、高原等缺少地面氣象觀測(cè)臺(tái)站地區(qū)的云，這種方法可以預(yù)報(bào)未來1～24 h的太陽輻射變化。Perez等[40]利用GOES靜止氣象衛(wèi)星提供的云圖，預(yù)報(bào)美國(guó)地區(qū)未來數(shù)小時(shí)的太陽輻射；結(jié)果表明：基于衛(wèi)星云圖的太陽輻射預(yù)報(bào)方法在小時(shí)時(shí)間尺度上的預(yù)報(bào)效果要好于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式。Nonnenmacher等[41]利用地面氣象數(shù)據(jù)改進(jìn)衛(wèi)星圖像序列生成的云運(yùn)動(dòng)矢量，然后對(duì)美國(guó)圣地亞哥地區(qū)的太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)，這種方法得到的預(yù)報(bào)結(jié)果誤差比傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法得到的預(yù)報(bào)結(jié)果誤差低約13.7%。Cros等[42]發(fā)現(xiàn)天氣系統(tǒng)對(duì)云運(yùn)動(dòng)矢量的影響很大，在大西洋上空高壓脊附近云運(yùn)動(dòng)矢量的預(yù)報(bào)結(jié)果均方根誤差最大，而在斯堪的納維亞半島上空的阻塞高壓附近云運(yùn)動(dòng)矢量的預(yù)報(bào)結(jié)果均方根誤差最小。

3.2? 基于地基天空成像儀云圖

安裝在地面的全天空成像儀（地基天空成像儀）獲取的云圖與衛(wèi)星云圖相比有更高的時(shí)空分辨率，可以提供分鐘級(jí)別的1 km內(nèi)分辨率的云圖，填補(bǔ)了小時(shí)內(nèi)太陽輻射預(yù)報(bào)的空白。地基天空成像儀對(duì)云圖高時(shí)空分辨率的識(shí)別為預(yù)報(bào)太陽輻射分鐘級(jí)別的突然變化提供了可能性。Chow等[43]對(duì)每30 s一次的地基天空成像儀拍攝的云圖進(jìn)行處理，以確定云的覆蓋情況；通過互相關(guān)聯(lián)的連續(xù)的云圖來生成云運(yùn)動(dòng)矢量，提前5 min預(yù)報(bào)太陽輻射。Fu等[44]通過對(duì)地基天空成像儀獲取的云圖的特征進(jìn)行分析，選取了與期望預(yù)測(cè)目標(biāo)相關(guān)性較高的特征，包括云像素?cái)?shù)的平均值和方差、亮度平均值等，之后利用所選特征訓(xùn)練回歸模型對(duì)未來5～15 min的太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)。

4? 混合模型預(yù)報(bào)方法

兩種或兩種以上預(yù)報(bào)方法的組合稱為混合模型預(yù)報(bào)方法，其利用了每個(gè)單一預(yù)報(bào)模型的優(yōu)點(diǎn)，是突破單一預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)缺陷、提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的有效方法。將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法混合是最為常見的混合模型預(yù)報(bào)方法。這種混合模型預(yù)報(bào)方法的基本思路是利用傅里葉變換、小波分解等時(shí)間序列分解方法對(duì)與太陽輻射相關(guān)的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)處理，將數(shù)據(jù)序列分解為不同時(shí)間尺度的分量，然后根據(jù)分量的特點(diǎn)，將不同的預(yù)報(bào)模型應(yīng)用在分量上，形成混合模型預(yù)報(bào)方法。雖然混合模型預(yù)報(bào)方法結(jié)合了不同預(yù)報(bào)方法的優(yōu)勢(shì)，可以提升預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性，但其將多種模型混合，計(jì)算過程相對(duì)復(fù)雜，計(jì)算量比單一預(yù)報(bào)模型有所增加。Zhu等[45]利用小波分解對(duì)晴空指數(shù)進(jìn)行分解，將回歸模型和支持向量機(jī)模型分別應(yīng)用于長(zhǎng)波和短波分量，形成混合模型預(yù)報(bào)方法；這種預(yù)報(bào)方法對(duì)于太陽輻射的預(yù)報(bào)誤差要顯著低于單一自回歸模型或單一支持向量機(jī)模型的預(yù)報(bào)誤差。Deo等[46]在用支持向量機(jī)對(duì)太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)前，利用離散小波變換對(duì)太陽輻射時(shí)間序列進(jìn)行分解，并將日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、蒸發(fā)量、降水量、最高溫度、最低溫度作為預(yù)報(bào)因子進(jìn)行太陽輻射預(yù)報(bào)；多種誤差指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果表明：這種混合模型預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)精度高于單一的支持向量機(jī)方法。

除了常見的將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型混合，還有其他混合模型預(yù)報(bào)方法用于太陽輻射預(yù)報(bào)。Dong等[47]利用自組織映射網(wǎng)絡(luò)對(duì)衛(wèi)星云圖進(jìn)行處理，得到分類的云覆蓋指數(shù)；并基于當(dāng)前云覆蓋指數(shù)，利用指數(shù)平滑狀態(tài)空間模型和后向多層感知機(jī)，預(yù)報(bào)下一時(shí)刻的云覆蓋指數(shù)和太陽輻射；這種新方法對(duì)于太陽輻射的預(yù)報(bào)效果優(yōu)于多種傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)報(bào)效果。Zemouri等[48]提出了一種多模型太陽輻射集合預(yù)報(bào)方法，利用自回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型等不同模型分別對(duì)太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)，將多種預(yù)報(bào)模型進(jìn)行線性組合，得到多模型集合預(yù)報(bào)，該方法對(duì)于太陽輻射的預(yù)報(bào)效果優(yōu)于集合中任何一個(gè)單一模型的預(yù)報(bào)效果。

混合模型預(yù)報(bào)方法還有一種類型，即利用統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式輸出結(jié)果進(jìn)行訂正后處理。

5? 不同太陽輻射預(yù)報(bào)方法的優(yōu)缺點(diǎn)

由于各種太陽輻射預(yù)報(bào)方法的原理有所差異，不同預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)時(shí)效也有所不同。對(duì)不同太陽輻射預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)時(shí)效、優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行匯總，具體如表1所示。

6? 結(jié)論

本文對(duì)國(guó)內(nèi)外太陽輻射預(yù)報(bào)方法的研究進(jìn)行了回顧，主要介紹了基于氣象大數(shù)據(jù)的太陽輻射預(yù)報(bào)方法、基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的太陽輻射預(yù)報(bào)方法、基于云圖的太陽輻射預(yù)報(bào)法和混合模型預(yù)報(bào)方法這4種不同預(yù)報(bào)方法的基本預(yù)報(bào)原理及應(yīng)用進(jìn)展，并總結(jié)了各種預(yù)報(bào)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。其中，基于氣象大數(shù)據(jù)的太陽輻射預(yù)報(bào)方法包括傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，基于云圖的太陽輻射預(yù)報(bào)方法包括基于地基天空成像儀云圖的預(yù)報(bào)方法和基于衛(wèi)星云圖的預(yù)報(bào)方法。

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和基于地基天空成像儀云圖的預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)時(shí)效較短，可以預(yù)報(bào)未來10 min至幾小時(shí)的太陽輻射；機(jī)器學(xué)習(xí)方法、基于衛(wèi)星云圖的預(yù)報(bào)方法、混合模型預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)時(shí)效相當(dāng)，可以預(yù)報(bào)未來1～24 h的太陽輻射；基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的太陽輻射預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)時(shí)效最長(zhǎng)，可以預(yù)報(bào)未來6 h～15天的太陽輻射。在實(shí)際的太陽輻射預(yù)報(bào)中，需要綜合考慮各預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)時(shí)效、優(yōu)勢(shì)和不足，結(jié)合自身的預(yù)報(bào)需求及預(yù)報(bào)區(qū)域的氣候背景、地理特點(diǎn)等因素，選取最為合適的方法對(duì)太陽輻射進(jìn)行預(yù)報(bào)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 秦大河，丁一匯，蘇紀(jì)蘭，等.中國(guó)氣候與環(huán)境演變?cè)u(píng)估（Ⅰ）：中國(guó)氣候與環(huán)境變化及未來趨勢(shì)[J]. 氣候變化研究進(jìn)展，2005（1）：4-9.

[2] 秦大河. 氣候變化科學(xué)與人類可持續(xù)發(fā)展[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展，2014（7）：874-883.

[3] 申彥波，趙宗慈，石廣玉. 地面太陽輻射的變化，影響因子及其可能的氣候效應(yīng)最新研究進(jìn)展[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展，2008，23（9）：915-924.

[4] LORENZ E N. Deterministic nonperiodic flow[J]. Journal of atmospheric sciences，1963，20（2）：130-141.

[5] 全國(guó)氣候與氣候變化標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)風(fēng)能太陽能氣候資源分技術(shù)委員會(huì).太陽能光伏發(fā)電功率短期預(yù)報(bào)方法：QX/T 244——2014[S]. [S.l.：s.n.]，2014.

[6] REIKARD G. Predicting solar radiation at high resolutions：a comparison of time series forecasts[J]. Solar energy，2009，83（3）：342-349.

[7] DAVID M，RAMAHATANA F，TROMBE P J，et al. Probabilistic forecasting of the solar irradiance with recursive ARMA and GARCH models[J]. Solar energy，2016，133：55-72.

[8] MELLIT A，PAVAN A M. A 24-h forecast of solar irradiance using artificial neural network：application for performance prediction of a grid-connected PV plant at Trieste，Italy[J]. Solar energy，2010，84（5）：807-821.

[9] KEMMOKU Y，ORITA S，NAKAGAWA S，et al. Daily insolation forecasting using a multi-stage neural network[J]. Solar energy，1999，66（3）：193-199.

[10] SFETSOS A，COONICK A H. Univariate and multivariate forecasting of hourly solar radiation with artificial intelligence techniques[J]. Solar energy，2000，68（2）：169-178.

[11] PEDRO H T C，COIMBRA C F M. Short-term irradiance forecastability for various solar micro-climates[J]. Solar energy，2015，122：587-602.

[12] BELAID S，MELLIT A. Prediction of daily and mean monthly global solar radiation using support vector machine in an arid climate[J]. Energy conversion and management，2016，118：105-118.

[13] MELLIT A，BENGHANEM M，KALOGIROU S A. An adaptive wavelet-network model for forecasting daily total solar-radiation[J]. Applied energy，2006，83（7）：705-722.

[14] CHARNEY J G，F(xiàn)J?RTOFT R，NEUMANN J. Numerical integration of the barotropic vorticity equation[J]. Tellus，1950，2（4）：237-254.

[15] TALAGRAND O. Assimilation of observations，an introduction （gtSpecial IssueltData assimilation in meteology and oceanography：theory and practice）[J]. Journal of the meteorological society of Japan，1997，75（1B）：191-209.

[16] BAYLER G M，AUNE R M，RAYMOND W H. NWP cloud initialization using GOES sounder data and improved modeling of nonprecipitating clouds[J]. Monthly weather review，2000，128（11）：3911-3920.

[17] CHEN Y，WANG H，MIN J，et al. Variational assimilation of cloud liquid/ice water path and its impact on NWP[J]. Journal of applied meteorology and climatology，2015，54（8）：1809-1825.

[18] KURZROCK F，NGUYEN H，SAUER J，et al. Evaluation of WRF-DART （ARW v3.9.1.1 and DART Manhattan release） multiphase cloud water path assimilation for short-term solar irradiance forecasting in a tropical environment[J]. Geoscientific model development，2019，12（9）：3939-3954.

[19] CHEN W D，CUI F，ZHOU H，et al. Impacts of different radiation schemes on the prediction of solar radiation and photovoltaic power[J]. Atmospheric and oceanic science letters，2017，10（6）：446-451.

[20] SOSA-TINOCO I，OTERO-CASAL C，PERALTA-JARAMILLO J，et al. Sensitivity analysis of cumulus parameterizations for an irradiation simulation case[J]. Sustainable energy technologies and assessments，2018，28：1-13.

[21] HAUPT S E，COPELAND J，CHENG W Y Y，et al. A method to assess the wind and solar resource and to quantify interannual variability over the United States under current and projected future climate[J]. Journal of applied meteorology and climatology，2016，55（2）：345-363.

[22] ZAMORA R J，DUTTON E G，TRAINER M，et al. The accuracy of solar irradiance calculations used in mesoscale numerical weather prediction[J]. Monthly weather review，2005，133（4）：783-792.

[23] LARA-FANEGO V，RUIZ-ARIAS J A，POZO-V?ZQUEZ D，et al. Evaluation of the WRF model solar irradiance forecasts in Andalusia （southern Spain）[J]. Solar energy，2012，86（8）：2200-2217.

[24] RUIZ-ARIAS J A，ARBIZU-BARRENA C，SANTOS-ALAMILLOS F J，et al. Assessing the surface solar radiation budget in the WRF model：a spatiotemporal analysis of the bias and its causes[J]. Monthly weather review，2016，144（2）：703-711.

[25] GLAHN H R，LOWRY D A. The use of model output statistics （MOS） in objective weather forecasting[J]. Journal of applied meteorology and climatology，1972，11（8）：1203-1211.

[26] 何曉鳳，周榮衛(wèi)，申彥波，等. 基于 WRF 模式的太陽輻射預(yù)報(bào)初步試驗(yàn)研究[J]. 高原氣象，2015，34（2）：463-469.

[27] VERZIJLBERGH R A，HEIJNEN P W，DE ROODE S R，et al. Improved model output statistics of numerical weather prediction based irradiance forecasts for solar power applications[J]. Solar energy，2015，118：634-645.

[28] DIAGNE M，DAVID M，BOLAND J，et al. Post-processing of solar irradiance forecasts from WRF model at Reunion Island[J]. Solar energy，2014，105：99-108.

[29] MARQUEZ R，COIMBRA C F M. Forecasting of global and direct solar irradiance using stochastic learning methods，ground experiments and the NWS database[J]. Solar energy，2011，85（5）：746-756.

[30] HUVA R，VERBOIS H，WALSH W. Comparisons of next-day solar forecasting for Singapore using 3DVAR and 4DVAR data assimilation approaches with the WRF model[J]. Renewable energy，2020，147：663-671.

[31] JIMENEZ P A，HACKER J P，DUDHIA J，et al. WRF-Solar：description and clear-sky assessment of an augmented NWP model for solar power prediction[J]. Bulletin of the American meteorological society，2016，97（7）：1249-1264.

[32] RUIZ-ARIAS J A，DUDHIA J，GUEYMARD C A. A simple parameterization of the short-wave aerosol optical properties for surface direct and diffuse irradiances assessment in a numerical weather model[J]. Geoscientific model development，2014，7（3）：1159-1174.

[33] THOMPSON G，EIDHAMMER T. A study of aerosol impacts on clouds and precipitation development in a large winter cyclone[J]. Journal of the atmospheric sciences，2014，71（10）：3636-3658.

[34] DENG A，SEAMAN N L，KAIN J S. A shallow-convection parameterization for mesoscale models. Part I：submodel description and preliminary applications[J]. Journal of the atmospheric sciences，2003，60（1）：34-56.

[35] XIE Y，SENGUPTA M，DUDHIA J. A fast all-sky radiation model for solar applications （FARMS）：algorithm and performance evaluation[J]. Solar energy，2016，135：435-445.

[36] JIM?NEZ P A，ALESSANDRINI S，HAUPT S E，et al. The role of unresolved clouds on short-range global horizontal irradiance predictability[J]. Monthly weather review，2016，144（9）：3099-3107.

[37] KIM J H，MUNOZ P A J，SENGUPTA M，et al. The WRF-solar ensemble prediction system to provide solar irradiance probabilistic forecasts[J]. IEEE journal of photovoltaics，2022，12：141-144.

[38] MARCELLO J，EUGENIO F，MARQU?S F. Cloud motion estimation in SEVIRI image sequences[C]//IEEE. 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，July 12-17，2009，Cape Town，South Africa.

[39] ALONSO-MONTESINOS J，BATLLES F J，PORTILLO C. Solar irradiance forecasting at one-minute intervals for different sky conditions using sky camera images[J]. Energy conversion and management，2015，105：1166-1177.

[40] PEREZ R，KIVALOV S，SCHLEMMER J，et al. Validation of short and medium term operational solar radiation forecasts in the US[J]. Solar energy，2010，84（12）：2161-2172.

[41] NONNENMACHER L，COIMBRA C F M. Streamline-based method for intra-day solar forecasting through remote sensing[J]. Solar energy，2014，108：447-459.

[42] CROS S，BADOSA J，SZANTA? A，et al. Reliability predictors for solar irradiance satellite-based forecast[J]. Energies，2020，13（21）：5566.

[43] CHOW C W，URQUHART B，LAVE M，et al. Intra-hour forecasting with a total sky imager at the UC San Diego solar energy testbed[J]. Solar energy，2011，85（11）：2881-2893.

[44] FU C L，CHENG H Y. Predicting solar irradiance with all-sky image features via regression[J]. Solar energy，2013，97：537-550.

[45] ZHU T，WEI H，ZHAO X，et al. Clear-sky model for wavelet forecast of direct normal irradiance[J]. Renewable energy，2017，104：1-8.

[46] DEO R C，WEN X，QI F. A wavelet-coupled support vector machine model for forecasting global incident solar radiation using limited meteorological dataset[J]. Applied energy，2016，168：568-593.

[47] DONG Z，YANG D，REINDL T，et al. Satellite image analysis and a hybrid ESSS/ANN model to forecast solar irradiance in the tropics[J]. Energy conversion and management，2014，79：66-73.

[48] ZEMOURI N，BOUZGOU H，GUEYMARD C A. Multimodel ensemble approach for hourly global solar irradiation forecasting[J]. The European physical journal plus， 2019， 134（12）：594.

Classification and Review of Methods in

Solar Radiation PREDICTION

Huang Jing，Li Ruihai，Wang Song，Zhang Haipeng，Li Hao，

Zhang Guifeng，Zhao Linjie，Li Zhenyu

（CSG Electric Power Research Institute，Guangzhou 510700，China）

Abstract：Solar power generation is one of the effective ways to reduce carbon emissions and build a new power system. Solar radiation is obviously affected by meteorological factors. Using meteorological data and related methods to predict solar radiation is an important means to improve the stability of new power systems. This paper describes the classification of solar radiation prediction methods，mainly introduces the basic prediction principles and application progress of four different prediction methods，and summarizes the advantages and disadvantages of each prediction method. In the actual prediction process，it is necessary to comprehensively consider the prediction timeliness，advantages and disadvantages of various prediction methods，and select the most appropriate method to prediction solar radiation in combination with its own forecast needs. It is expected to provide references for practitioners in the meteorological industry and the new energy industry to carry out relevant research and carry out business.

Keywords：solar radiation prediction；meteorological big data；numerical weather prediction；cloud chart； machine learning